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摘要
针对经验小波变换（Empirical wavelet transform， EWT）在滚动轴承故障信号最优频带提取中存在的问题，提出一种基于提取能量包络趋势线以自适应划分频带的改进EWT方法，并应用于滚动轴承故障诊断。首先，利用Teager能量算子将频谱转换成能量谱，通过反复希尔伯特变换得到能量包络线。然后，提取极大值并平滑处理，获得能量包络趋势线，对其进行一阶差分，选取有效极值点以自适应划分频带。接下来，构造一种归一化故障特征频率显著性指标，作为故障诊断和最优共振频带选取的有效判据。最后，通过滚动轴承故障仿真和试验数据对算法进行验证。结果表明，相比于原始EWT，本文方法可有效识别滚动轴承早期故障并合理选取最优共振频带。针对外、内圈故障数据所提指标可平均提升48.0%和174.1%。
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